基于FTA方法对某型飞机直流电源系统故障分析

对某型飞机直流电源系统的“一个整流器故障”进行了分析 ,介绍了故障树分析的应用方法 ,并且对实际故障建立了故障树     

软件可靠性测试数据生成方法研究

阐述了构造非实时软件运行剖面的方法,以及根据运行剖面生成非实时软件可靠性测试数据的方法,并提出了构造实时软件运行剖面和生成实时软件可靠性测试数据的思路。最后给出实例,系统地演示非实时软件可靠性测试数据的生成过程。     

基于神经网络的鲁棒制导律设计

 基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计。建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题。采用伴随 BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为 2个神经网络的学习问题,训练后的 2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性。     

坐标系转换矩阵及其微分方程

在坐标单位矢量导数为非零条件下，通过建立飞行器的转换矩阵及其微分方程，将飞行器的动力学、运动学方程表达得更清晰、简洁。所得结论易于理解动静两种坐标系在时域内的联系，其数学表达式方便用MAT—LAB语言实现，有利于飞行器的建模与仿真。     

目标函数误差估算及网格自适应处理

发展了一种基于目标函数误差估算的网格自适应准则,进而通过网格自适应处理提高目标函数计算的效率和准确性。首先描述了目标函数的误差估算及修正的方法,该方法通过伴随方程将原方程的残值误差与目标函数联系起来。然后,基于误差估算建立网格自适应准则,以减少目标函数修正后的剩余误差,提高目标函数计算结果的准确性,并将方法进一步发展至多目标问题。最后将该准则应用于Euler方程控制的NACA0012翼型无粘可压流动的网格自适应模拟。数值计算成功地捕获了与升力、阻力和力矩等目标函数相关的特征流动区域,计算出符合指定精度要求的目标函数值,验证了本文所发展的方法。     

U型节流槽等压差活门内流场特性

以某U型节流槽等压差活门为研究对象,开展了内流场性能数值模拟研究.基于三维建模造型技术对所设计的压差活门进行初步建模,然后采用周期性网格网格单元划分等压差活门的结构化网格;进而通过CFD数值模拟进行了内流场仿真分析,并对不同出口节流开度的等压 差活门模型进行了对比研究.内流场状态表明:U型节流槽等压差活门不同流量以及不同出口节流开度下在节流口处由于面积突变,压力梯度变化较大,等压差活门的压降主要集中在此处,且均存在一定范围低速团与二次旋涡流等.仿真结果预测的外特性性能表明:等压差活门的压差在不同流量工况下和相同流量的不同出口节流开度下,压差维持在0.9MPa左右,符合设计要求.且不同出口节流开度下压差变化趋势相似,出口节流开度越大,压差越大,小流量下相应更快.      

某航空电子系统电源滤波电路性能仿真分析与测试

飞机航空电子系统设备级滤波电路对系统的正常工作有重要作用,从中选取28V直流电源滤波电路作为典型电路,结合印制线路板（PCB：Printed circuit boards）图,基于计算机仿真技术（CST）对其进行场路协同仿真;最后通过矢量网络分析仪对实际滤波电路进行了共模和差模插入损耗测试,验证了场路协同仿真的正确性,并通过实验和仿真得出每种类型的电气元器件对共模和差模插入损耗的贡献。     

温度对压电陶瓷传感器信号传输的影响研究

近年来,飞机结构健康监测技术得到了快速的发展,并在航空航天等领域得到了广泛的应用,特别是在碳纤维复合材料结构的状态监控与损伤诊断方面更是明确了功能材料与智能结构的发展趋势。首先分析了航空领域典型的结构健康监测技术,包括模态法、机电阻抗法、超声法、声发射法、Lamb波法,并对其中的Lamb波法进行深入讨论。而后,开展了基于Lamb波技术的温度对压电陶瓷传感器信号传输影响的实验研究。该研究考虑了实验装置及传感器在高温环境下的特性,特制了用于测试压电陶瓷传感器信号传输特性的高温实验装置,将压电陶瓷传感器通过机械方式安装于实验装置上,开展环境实验。分别对五档不同温度下的实验结果进行分析,研究结果表明:温度对压电陶瓷传感器信号传输具有一定影响,并给出了信号受温度影响的变化规律。     

石英谐振加速度传感器芯片设计与仿真

分体式石英谐振加速度传感器在性能提升上受到装配误差等因素的影响较大,故提出一种全石英谐振加速度计芯片结构,包括下层的硅结构和上层的石英结构。下层的硅基底仅作为支撑结构进行加工制作,敏感单元为全石英材料,硅结构与石英结构键合到一起,结构加工完成后去除硅材料,以释放石英敏感单元。整体结构为中心对称,包括质量块、音叉结构、微杠杆结构和应力分配梁,芯片通过微杠杆结构来增大传感器的灵敏度,并通过应力分配梁使石英音叉两根振梁上的内应力均匀一致。通过仿真验证了设计的有效性,仿真的差动灵敏度为35Hz/g。     

基于优化智能网络的发动机推力指令模型

针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.